requirements:
Linux
Python3.6
Github地址：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan
直接用这个代码会有问题，因为作者升级了网络结构，但参数没有重训，所以无法直接加载预训练参数。只能重训，或者恢复到以前的模型。
所以，直接可以加载老版本的代码：
https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan/tree/0c0c0296f143b7a070a0969cb64a8774f8e79f1d
需要为此建一个虚拟环境(防止安装版本不兼容的问题，裸机随意)：
virtualenv venv -p python3
. venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt安装完成之后，直接测试图片：
python deblur_image.py --image_path=1.jpg最后的图片名为你想测试的图片，我就放在当前目录下，如果放在其他路径，需要补全路径名。
测试效果：
左边是模糊的原图，右边是deblur之后的图，其实效果也没多好。毕竟只是预训练的模型，还有很大的fine-tuning空间。还有就是，这个去模糊GAN十分依赖场景，为特定的场景训练出的deblurGAN的效果才是惊人的。